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World File Search System计算解
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
用于下一代AI驱动的自主系统的边缘AI计算解决方案
可扩展，安全和适应AI，虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台，旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI，机器学习，数据分析和虚拟化，使其非常适合工业自动化，智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能，包括TPM和加密，可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能，可从任何地方进行无缝部署，监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建，轴向AX300提供了低延迟，有效的计算，桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
SPM 计算解剖工具箱
Jäger AP 等人（2024 年）静息状态功能性磁共振成像血氧水平依赖性信号中长程时间相关性的降低反映了训练后长达 2 周的运动序列学习。人脑映射，45(4)，e26539。
斑马移动计算解决方案
•最坚固的Android和Windows商务片•板岩风格，2合1笔记本电脑和车辆安装的用途•10.1英寸Wuxga触摸屏，带有1,000列的亮度•军事级5英尺。混凝土落下规格•IP66防水和防尘剂•防水，湿度，湿度和效果•Quomm•Quomm•Quomm•Quomm•640•Quomm•649。90•Quomm•649。90•Quomm 649。 8GB RAM和128 GB闪存闪存•Wi-Fi 6E，5G，CBR和蓝牙5.2连接性•可选的1D/2D外部高级范围扫描引擎•带有热盘的电池全移或多换档电池电量
引用：Rajagopal S、Rajkumar S、Subramaniam S、Soangra R。先进计算解决方案在医疗保健系统中的应用 - 第 3 部分。Open Biomed
软计算解决方案集成了医疗物联网 (IoMT)、移动计算、医学图像处理、生物信号处理、网络安全、加密和医疗保健应用的网络安全。基于软计算的服务广泛应用于医疗保健行业，用于疾病诊断和预测、健康数据分析、药物发现和开发等。各种软计算技术与新兴的基于 IoMT 的区块链技术的系统集成对于改善远程患者健康监测、决策和关键医疗数据安全具有巨大潜力。此外，软计算解决方案可以解决几个问题，例如提高用户依从性所必需的数据的严重限制。此外，这些问题还包括资源限制、传输可靠性、安全性和不同平台之间的互操作性。此外，还存在许多挑战，如医疗保健系统与移动平台的集成、异构网络上的实时连接、安全性、隐私等。我们当前的医疗保健系统应对当前形势的能力主要依赖于先进的医疗技术，例如远程医疗、聊天机器人、人工智能 (AI)、人工智能 (AR)、虚拟现实 (VR) 和远程医疗 (AR)，以构建以患者为中心的安全医疗保健系统。因此，本期专题关注计算领域的最新发展
边缘AI计算解决方案
Axiomtek的Edge AI系统无缝将GPU组合与AiotpotenɵAl，可满足各种市场需求。这些系统利用了基于NVIDIA®JETSON和GPUCOMPUɵNGPLAƞMORMS。以紧凑而高性能的设计闻名的Jetson模块得到了NVIDIA JETPACK™SDK的补充，该SDK加速了Soōware的开发。这简化了AI和深度学习算法的开发环境的设置，从而为高级工具提供了方便的访问。在Axiomtek的边缘AI系统中具有无与伦比的性能，它们基于Jetson生态系统，在RoboɵC，Vision AI，自动驾驶机器和Edge Appliplains中表现出色。即使在最具挑战性的情况下，这些系统在这个新时代也可以促进创新和效率。
朝着实现量子计算解决方案的自动框架
摘要 - 由于硬件，软件以及有前途的应用程序的开发，Quantum Computing正在快速发展，作为一项技术。要使用该技术来解决特定问题，必须确定合适的量子算法，必须以适合选定算法的形式对问题进行编码，必须执行它，并且必须解码结果。迄今为止，这些乏味且容易出错的步骤都是以手动方式进行的。这为使用量子计算创建了一个高的进入障碍，尤其是对于该域中几乎没有专业知识的用户。在这项工作中，我们设想了一个框架，旨在通过允许用户自动采用量子计算解决方案来降低此障碍。为此，提供了与经典求解器尽可能相似的接口，而工作流的量子步骤则通过全自动的后端尽可能地屏蔽用户。为了证明此类框架的可行性和可用性，我们为两种不同类别的问题提供了概念概念的实现，这些问题是在Github（https://github.com/cda-tum/mqtproblemsolver）上公开可用的，作为慕尼黑量子工具基（MQT）的一部分。，这项工作为低阈值方法实现了量子计算解决方案的基础。
NP-hard 但不再难解？使用量子计算解决优化问题
在过去十年中，公共和工业界的研究资金已将量子计算从早期通过实验实现的 Shor 算法发展到用于解决实际问题的嘈杂中型量子设备 (NISQ) 时代。量子方法很可能能够有效解决某些传统方法无法解决的 (NP) 难优化问题。从我们的角度来看，我们研究量子优化领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过合适的用例展示进展和障碍，为优化或量子计算等每个主题的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题的表述、可用的算法和基准测试。虽然我们展示的是一个概念验证，而不是传统方法和量子方法之间的完整基准，但这让我们了解了量子计算机在优化问题方面的当前质量和能力。所有观察结果都包含在对一些最近的量子优化突破、当前状态和未来方向的讨论中。
自由能原理下意识的神经相关性：从计算相关到计算解释。
摘要自由能原理如何有助于对意识的神经相关性进行研究，以及对意识的科学研究？在自由能原理下，应根据神经动力学而不是神经状态定义神经相关性，并应通过对意识的计算相关性的研究来构成 - 根据神经状态编码的概率定义。我们认为，这些限制通过解决了两个核心问题，从而使对意识的计算解释的前景更加明亮。首先是在没有感觉刺激和行为的情况下考虑意识。第二个是允许实现与意识相关的计算的系统，而无需意识，从而区分了仅模拟有意识和自身意识的计算系统的计算系统之间的区分。鉴于自由能原理所带来的计算概念，我们在有争议的情况下（例如，在没有感觉刺激和行为）的情况下，我们对意识的归属产生了限制。我们表明，这也对它的含义也有影响，而不是仅仅模拟有意识的系统。
基于分布式卡尔曼滤波器的分布式计算解决方案，用于基于 WSN 的水管道监测中的泄漏检测
摘要：无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信，这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中，我们提出了一种完全分布式的解决方案，其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏，而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量，展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性，并介绍了功耗。物理实现的结果表明，分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性，同时保持了 WSN 的使用寿命。